AOD法冶煉低碳鉻鐵質(zhì)量控制方法的研究.pdf

1、在AOD法（Argon Oxygen Decarburization）冶煉低碳鉻鐵的過(guò)程中，產(chǎn)品中的碳含量、磷含量及硫含量是衡量產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素。然而冶煉過(guò)程是一個(gè)非常復(fù)雜的多元多相高溫狀態(tài)下進(jìn)行的非線性的物理化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，存在很多不確定的影響因素，給冶煉產(chǎn)品的質(zhì)量控制增加了很大困難。目前鐵合金行業(yè)整體生產(chǎn)過(guò)程的智能化程度還不高，傳統(tǒng)的冶煉工藝尚需進(jìn)一步完善與優(yōu)化。為此，采用智能分析、預(yù)測(cè)與控制方法，對(duì)實(shí)現(xiàn)低碳鉻鐵冶煉產(chǎn)品質(zhì)量的提高，

2、增強(qiáng)企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。
　　本文提出的AOD法冶煉低碳鉻鐵質(zhì)量控制是在轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)中碳鉻鐵的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量而開(kāi)展的深入理論與應(yīng)用研究。論文結(jié)合AOD爐冶煉低碳鉻鐵的生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)實(shí)踐，基于熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)理論的物理和化學(xué)特征，結(jié)合智能算法，建立了低碳鉻鐵碳含量、硫含量和磷含量等指標(biāo)的質(zhì)量控制模型，并進(jìn)一步構(gòu)建了生產(chǎn)過(guò)程集成控制與管理平臺(tái)。首先分析了AOD爐冶煉過(guò)程中爐渣堿度對(duì)質(zhì)量指標(biāo)的重要影響，提出了低碳鉻鐵質(zhì)量

3、預(yù)測(cè)模型的分步建模法；然后采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)爐渣堿度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合鐵水預(yù)處理，進(jìn)行了磷、硫含量的灰色關(guān)聯(lián)度分析；最后，在此基礎(chǔ)上建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量智能預(yù)測(cè)模型，并采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，使得磷含量的控制效果在控制誤差±0.003%內(nèi)由80%提升到95%，硫含量的控制效果在控制誤差±0.003%內(nèi)有80%提升到90%，此外碳含量的控制效果也得到了很大的提升。
　　在上述研究的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了AOD法冶煉低碳鉻鐵